LeCun团队揭示LLM语义压缩本质:极致统计压缩牺牲细节,斯坦福纽约大学研究对比人类与AI概念分类差异

2025-09-29 03:22:44 2056次浏览

  

当我们看到"苹果""香蕉""西瓜"这些词汇时,尽管它们的颜色、形状和味道各不相同,我们仍会不假思索地将它们归类为"水果"。

即便是初次接触"火龙果"这个名称,人们也能通过语义线索推断出它属于水果类别。

这种认知能力被称为语义压缩,它帮助我们高效地组织知识体系,快速完成对世界的分类认知。

这引发了一个值得探讨的问题:虽然大型语言模型(LLM)展现出惊人的语言处理能力,但它们能否在语义压缩方面做出与人类相似的权衡取舍?

为了深入研究这个问题,由图灵奖得主LeCun领导的团队提出了一个创新的信息论分析框架。

该框架通过对比人类与LLM在语义压缩中的不同策略,揭示了两者在压缩效率与语义保真度方面的本质区别:LLM倾向于追求极致的统计压缩,而人类则更注重细节把握和语境理解。

研究团队构建了一个系统的语义压缩对比框架,其实证研究需要两个关键要素:

首先是建立可靠的人类概念分类基准。研究人员基于认知科学领域的三项经典研究(Rosch 1973、1975和McCloskeyGlucksberg 1978),整合构建了一个包含1049个项目、34个语义类别的统一评估体系。

这些数据不仅提供了类别归属信息,还包含人类对项目"典型性"的评分,能够反映人类认知中概念形成的深层结构。与现代众包数据相比,这些经过专家严谨设计的数据集具有更高的可信度和解释力,为评估LLM的类人性提供了高保真的比较基础。

其次是选择多样化的LLM模型。为了全面评估不同大型语言模型在概念表征上的差异,研究团队选取了30多个LLM(包括BERT、LlamA、Gemma、Qwen等),参数规模从3亿到720亿不等。

所有模型都从输入嵌入层提取静态词元表示,以模拟人类分类实验中"去上下文"的刺激方式,确保模型和人类的认知基准保持一致,实现公平比较。

研究采 用了一 个创新的信息论分析框架,该框架借鉴了两大经典理论:速率失真理论(描述压缩效率与信息失真之间的最优权衡)和信息瓶颈原理(关注在压缩表示的同时最大化保留目标相关信息)。

研究发现,LLM的概念分类结果与人类语义分类的对齐程度显著高 于随机水平,这验证了LLM在语义组织方面的基本能力。然而,当深入分析细节时,LLM表现出明显的局限性:它们难以处理细粒度的语义差异,其内部概念结构与人类对类别归属的直觉认知存在偏差。

人类典型性判断与LLM余弦相似度之间的斯皮尔曼相关系数较弱且大多不显著,这表明两者在概念表征结构上存在本质差异。

在信息压缩与语义保真度的权衡上,LLM更侧重于统计压缩,追求最大程度地减少冗余信息;而人类则更注重适应性和丰富性,强调保持认知的灵活性和语境的完整性。

这项研究由斯坦福大学与纽约大学联合开展,第一作者是斯坦福大学博士后研究员Chen Shani。令人瞩目的是,人工智能领域的泰斗级人物Yann LeCun也是该研究的作者之一。

作为Meta首席人工智能科学家和纽约大学教授,LeCun是当今AI领域最具影响力的科学家之一。他在1980年代开创性地提出了卷积神经网络(CNN)的核心架构LeNet-5,为现代深度学习模型奠定了基础。LeCun与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并称为"深度学习三巨头",三人于2018年共同荣获图灵奖。

除了理论创新,LeCun还积极推动深度学习技术在工业界的应用,并大力倡导自监督学习,认为这是实现通用人工智能(AGI)的关键路径之一。他的研究对人工智能技术的发展产生了深远影响。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2505.17117

参考链接:https://x.com/ziv_ravid/status/1928118800139841760

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